제조업 3대 안전 문제, 어떤 영상 관제가 필요한가?
중대재해처벌법 시대, 제조업 현장의 3대 안전 문제를 해결하는 슈퍼브 AI 영상 관제 솔루션을 소개합니다. 사전 학습 없이도 실시간 위험 탐지가 가능하며, 자연어 기반 영상 검색으로 사고 분석 시간 90% 단축, 스마트폰 촬영만으로 3D 공간을 자동 생성하는 기술까지, 제조 현장의 안전 관리와 중대재해처벌법 대응을 위한 혁신적 솔루션을 알아보세요.
중대재해처벌법이 5인 이상 모든 기업으로 확대 적용되면서 제조 현장의 안전 관리는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 고용노동부가 발표한 '2024년 산업재해 현황 부가통계(잠정)'에 따르면, 2023년 산업재해로 숨진 근로자는 총 589명이며, 이 중 제조업 사망자는 175명으로 전년 대비 5명(2.9%) 증가했습니다. 특히 선박건조 및 수리업 등 특정 제조 분야에서 사고사망자가 늘어났고, 중소기업과 취약업종 중심의 안전보건 역량 강화가 시급한 상황입니다. 제조 현장에서는 인적 모니터링의 한계와 지속적인 집중력 저하, 사고 발생 후 뒤늦은 대응으로 인한 피해 확대 등을 해결하는 솔루션을 원하고 있습니다.
슈퍼브에이아이의 AI 영상 관제 솔루션은 제조 현장의 안전 문제를 효과적으로 해결하고, 중대재해처벌법에 따른 법적 리스크를 최소화할 수 있는 핵심 대응책으로 주목받고 있습니다. 1편에서는 중대재해처벌법 대응을 위한 AI 영상 관제 시스템 구축 전략과 법적 증거 확보 및 안전 관리에 대해 설명 드렸는데요.
SUPERB AI
2편에서는 제조 현장에서 가장 빈번하게 발생하는 3대 안전 문제와 슈퍼브의 AI 영상 관제 솔루션이 이를 어떻게 해결하는지 살펴보겠습니다.
제조 현장의 3대 안전 문제와 솔루션
1. 문제: 실시간 위험 탐지의 한계, 인력 의존적 모니터링
솔루션: 사전 학습 필요 없는 AI 모델, 특이 상황 자동 알림
제조 현장의 문제점:
- 기존 AI는 미리 학습된 위험(화재, 쓰러짐 등)만 감지 가능, 새로운 유형 인식 불가
- 새로운 유형의 위험 감지, 공정 변경시마다 3-6개월의 AI 모델 개발 및 재학습 기간 필요
- AI 모델 개발에 전문 인력과 대량의 학습 데이터 필요
- 환경 변화(조명, 카메라 각도 변경 등)에 취약한 기존 AI 정확도
슈퍼브 영상 관제 솔루션:
- 사전 학습 필요 없는 AI(제로 샷 기술 기반)로 실시간 객체 및 위험 상황 탐지
- "화재", "쓰러짐", "안전모 미착용" 등 정해진 것만 감지하는 것이 아니라, 유동적으로 바뀌는 위험 상황도 즉각 감지
- 기존 CCTV 시스템과 즉시 연동 가능
- 특이 상황 발생 시 자동 알림 시스템으로 즉각적인 대응
금속 제조 업체 A사는 3교대 생산 체제에서 안전 관리의 어려움을 겪고 있었습니다. 특히 야간 시간대에는 한정된 감독 인력이 주기적 순찰만으로 안전을 관리하다 보니 사각지대가 발생했습니다. 슈퍼브 영상 관제 솔루션 도입 후, 기존 CCTV를 그대로 활용하면서도 24시간 실시간 모니터링이 가능해졌습니다.
가장 큰 변화는 안전 위험 감지의 유연성이었습니다. 미리 학습시킨 상황만 감지하는 기존 시스템과 달리, 슈퍼브 솔루션은 "용접 작업 중 마스크 미착용", "지게차 과속", "안전벨트 미체결 상태에서 고소작업" 등 현장 상황에 맞춰 즉시 다양한 위험 요소를 감지할 수 있었습니다. 작업 환경 변화에도 새로운 키워드만 입력하면 즉시 감지가 가능해 안전 관리의 유연성이 크게 향상되었습니다.
2. 문제: 사고 조회 및 분석의 비효율성, 수작업 데이터 처리
솔루션: 자연어 영상 검색(Video Retrieval)으로 해결
제조 현장의 문제점:
- 사고 발생 시 원인 분석에 막대한 시간과 인력 소요
- 방대한 CCTV 영상 속에서 특정 장면 검색의 어려움
- 중대재해처벌법 대응을 위한 증거 확보의 어려움
- 반복적인 유사 사고 예방을 위한 데이터 부족
슈퍼브 영상 관제 솔루션:
- 자연어 기반 비디오 검색 기술로 직관적 조회 가능
- "어제 3번 라인에서 유독가스 누출 발생 구간" 등 자연어로 검색
- 영상 설명 자동 생성(Video Captioning) 기술로 영상 내용을 자동으로 텍스트화
- 사고 유형별 자동 분류 및 저장으로 체계적인 데이터 관리
B 화학제품 제조업체는 유해물질 취급 과정에서 발생하는 안전사고의 원인 분석에 평균 3일이 소요되었습니다. 슈퍼브 영상 관제 솔루션 도입 후에는 자연어 검색 기능을 활용해 "특정 구역의 유해물질 누출 장면"을 즉시 검색할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 사고 조사 시간이 3시간 이내로 단축되었고, 유사 사고의 패턴을 분석하여 재발 방지 대책을 신속히 수립할 수 있었습니다. 이는 중대재해처벌법에서 요구하는 '안전사고 재발 방지 의무'를 충족하는 핵심 증거 자료가 되었습니다.
3. 문제: 현장 상황 및 생산 라인 변경시 시스템 재설계
솔루션: 3D 공간 자동 생성 기술로 해결
제조 현장의 문제점:
- 생산 라인 변경 시 안전 관리 체계 재구축 필요
- 2D 도면 기반 관제의 한계와 직관성 부족
- 위험 지역에 대한 정확한 파악 및 통제 어려움
- 작업자 동선과 위험 요소의 관계 분석 한계
슈퍼브 영상 관제 솔루션:
- 스마트폰 촬영만으로 3D 공간 자동 생성 기술
- 카메라 위치와 각도 자동 계산 및 시스템 매핑
- 실시간 작업자 위치 파악 및 위험 구역 접근 경고
- 공간 인텔리전스로 구역별 체류 시간, 혼잡도 분석
C 대형 유통기업은 신선식품부터 가전, 뷰티 제품까지 다양한 물품을 당일 배송하는 대규모 물류센터를 운영하고 있었습니다. 5만㎡ 규모의 거대한 창고에는 평균 500명 이상의 작업자가 동시에 근무하며, 단기 작업자들이 처음 일할 때는 길을 잃는 경우도 빈번했습니다.
가장 큰 문제는 안전사고 발생 시 신속한 대응이었습니다. 창고 전체에 설치된 수백 대의 CCTV에서 작업자 위치를 파악하기 어려웠고, 사고 발생 시 빠르게 대응할 수 없었습니다. 특히 비상 상황에서 현장 관리자가 사고 현장의 정확한 위치를 파악하지 못해 구조팀 도착이 지연되는 사례가 발생했습니다.
슈퍼브의 3D 공간 자동 생성 기능이 탑재된 영상 관제 솔루션 도입 후, 관리자가 스마트폰으로 물류센터 내부를 촬영하는 것만으로 정확한 공간이 자동 생성되었습니다. 기존 CCTV를 모델에 매핑해 작업자의 실시간 위치 추적이 가능해졌고, 특히 넘어짐이나 충돌 같은 위험 상황이 감지되면 즉시 가장 가까운 관리자에게 정확한 위치 정보와 함께 알림이 전송되었습니다.
이를 통해 응급 상황 대응 시간이 평균 2분 이내로 단축되었고, 공간 인텔리전스 기능으로 작업자 동선을 분석해 최적화했습니다. 또한 신규 작업자들이 위험 구역에 접근할 경우 자동 경고 시스템이 작동해 사전에 사고를 예방할 수 있게 되었습니다.
기존 영상 관제와 완전히 다른 슈퍼브의 기술적 차별성
1. 무엇이든 감지하는 AI: 즉각적인 위험 감지와 신속한 대응
기존 AI 관제 시스템은 새로운 위험 요소 감지를 위해 최소 3-6개월의 모델 개발 기간이 필요했습니다. 슈퍼브는 무엇이든 감지하는 비전 파운데이션 모델을 이미 갖고 있기 때문에 이러한 한계를 근본적으로 해결합니다.
이는 중대재해처벌법에서 요구하는 '작업 환경 변화에 따른 안전 관리 체계 조정' 의무를 신속하게 이행할 수 있게 합니다. 더불어 엠엘옵스 플랫폼(MLOps Platform)과 연동하기 때문에, 비전 파운데이션 모델로도 감지하기 어려운 특수 상황(예: 특정 기계의 비정상 작동 패턴)도 기존보다 90% 빠른 속도로 맞춤형 모델을 개발하여 대응할 수 있습니다.
2. 효율적인 영상 검색 및 설명 생성: 법적 증거 확보의 자동화
중대재해처벌법 대응의 핵심은 안전 관리 의무 이행의 '증명'입니다. 슈퍼브의 자연어 기반 영상 검색과 자동 설명 생성 기술은 이러한 증거 확보를 혁신적으로 자동화합니다.
D사에서는 근로감독관의 현장 점검 시 "최근 3개월간 안전 위반 조치 사례"를 요청받았습니다. 기존에는 담당자 3명이 일주일에 걸쳐 CCTV를 수작업으로 검토해야 했지만, 슈퍼브 솔루션 도입 후에는 "지난 3개월 안전모 미착용 사례 보여줘"라는 자연어 검색으로 10분 만에 모든 사례와 조치 내역을 추출할 수 있습니다.
VLM 기술은 검색된 영상을 자동으로 분석하여 "2024년 3월 15일 오전 10시 23분, A공장 2층 압출라인에서 작업자 김○○이 안전장갑 미착용 상태로 작업 중 발견되어 현장 책임자의 즉각적인 조치가 이루어짐"과 같은 상세한 상황 설명을 자동 생성합니다. 이러한 객관적이고 일관된 기록은 법적 분쟁 시 강력한 증거 자료가 됩니다.
3. 3D 공간 자동 생성 기술: 직관적 안전 관리와 공간 최적화
제조 현장은 끊임없이 변화하며, 이에 따라 안전 관리 체계도 지속적으로 업데이트되어야 합니다. 슈퍼브의 3D 공간 자동 생성 기술은 이러한 도전에 혁신적인 해결책을 제시합니다. 실시간으로 구축된 3D 공간 위에 작업자 움직임 데이터가 쌓이면서 작업 환경에 대한 심층적인 분석이 가능해집니다.
예를 들어, 특정 구역에서 작업자들의 동선이 비효율적으로 교차되는 패턴이 감지되면 "B 라인 교차 지점에서 작업자 충돌 위험 70% 증가"와 같은 안전 인사이트를 제공합니다. 또한 "C 구역 좁은 통로에서 지게차와 작업자 근접 빈도 증가"와 같은 특정 위험 패턴도 자동으로 감지합니다.
이러한 공간 기반 분석은 중대재해처벌법이 요구하는 '작업 환경 위험 요소 사전 파악 및 개선' 의무를 효과적으로 이행하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 레이아웃 변경 후 발생할 수 있는 새로운 위험 요소를 빠르게 식별하여 사전에 조치할 수 있게 해줍니다.
제조 현장 AI 영상 관제 시스템 구축 프로세스 및 전략
1. 위험 요소 진단 및 분석
- 현장 환경 분석 및 작업 유형별 위험 요인 파악
- 과거 사고 데이터 분석을 통한 취약점 식별
- 법적 의무 사항과 현장 안전 관리 체계 간 격차 분석
2. 다중 영상 입력 기반 통합 모니터링 체계 구축
- 산업 현장 CCTV 카메라의 전략적 배치 및 연동
- 중앙 관제 시스템을 통한 실시간 통합 모니터링
3. AI 기반 이벤트 감지 및 알림 시스템 활성화
- 실시간 변동 상황, 즉각적인 위험 상황 감지
- 위험 수준별 차별화된 알림 체계 구축
- 현장 알람, 설비 제어, 담당자 알림 등 다중 대응 체계
4. 증거 기반 안전 관리 데이터 축적
- 위험 이벤트 감지 영상의 자동 저장 및 메타데이터 기록
- VLM 기술을 활용한 안전 사고 보고서 자동 생성
- 정기적인 안전 데이터 분석 및 패턴 발견
5. 맞춤형 보고서 및 대시보드 제공
- 경영진용 안전 관리 현황 대시보드 구축
- 부서별/공정별 안전 관리 성과 지표 시각화
- 중대재해처벌법 대응을 위한 법적 증거 자료 자동 생성
6. 지속적인 시스템 개선 및 최적화
- MLOps 플랫폼 연동을 통한 AI 모델 지속 개선
- 현장 피드백 반영 및 시스템 최적화
- 안전 규정 변화에 따른 시스템 업데이트
결론: 제조 현장 안전을 위한 선제적 대응 전략
최근 정부는 고위험사업장 중심의 중점 지도 계획을 발표했습니다. 특히 제조업 중 선박건조 및 수리업 등에서 사고사망자가 증가하고 있어, 기업들은 보다 체계적이고 선제적인 안전 관리 체계 구축이 절실한 상황입니다.
슈퍼브 영상 관제 솔루션은 단순한 CCTV 모니터링을 넘어, 최고의 비전 파운데이션 모델을 통한 탐지로 24시간 실시간 감시, 자연어 검색으로 사고 원인 신속 분석, 3D 공간 생성 기술로 현장 상황 변경에 유연하게 대응하는 총체적인 안전 관리 시스템을 제공합니다.
이러한 기술은 중대재해처벌법에서 요구하는 '사업주의 안전 및 보건 확보 의무'를 충실히 이행하면서, 동시에 생산성 향상이라는 기업의 본질적 목표도 달성할 수 있는 최적의 솔루션입니다. 특히 중소기업과 취약업종을 중심으로 한 안전보건 역량 강화가 시급한 현 상황에서, AI 모델의 학습 없이도 바로 도입 가능한 슈퍼브의 솔루션은 전략적 선택이 될 것입니다.
중대재해처벌법이 가져온 법적 리스크는 분명 기업에게 부담이지만, 이를 기회로 삼아 산업 안전 문화를 근본적으로 개선하고 작업자의 안전을 보장하는 선진적인 안전 관리 체계를 구축한다면, 결국 기업의 지속 가능한 성장으로 이어질 것입니다. 슈퍼브에이아이는 이러한 여정에 함께할 준비가 되어 있습니다.
슈퍼브에이아이의 AI 영상 관제 솔루션 데모가 필요하시다면? 아래 정보를 입력해주시면 산업 AI 전문가가 바로 연락드리겠습니다.